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Enregistrement W2015716027 · doi:10.1111/1365-2745.12236

Land management trumps the effects of climate change and elevated <scp>CO</scp><sub>2</sub> on grassland functioning

2014· article· en· W2015716027 sur OpenAlexaff
Aurélie Thébault, Pierre Mariotte, Christopher J. Lortie, Andrew S. MacDougall

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésGrasslandClimate changeEnvironmental scienceEcosystem servicesLand managementEcosystemProductivityBiomass (ecology)EcologyTerrestrial ecosystemEnvironmental resource managementAgroforestryLand useGlobal changeLand coverBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Grasslands cover ˜30% of the Earth's terrestrial surface and provide many ecosystem services. Many grasslands are heavily managed to maximize these services for human benefit, but the outcome of management is anticipated to be increasingly influenced by various aspects of climate change and elevated atmospheric CO2. The relative importance of global change vs. land management on grasslands is largely unknown. A meta‐analysis is used here to examine drivers at both scales primarily targeting services provided by grasslands relating to plant productivity (above‐ and below‐ground biomass) and soil processes (nutrients and soil respiration) in 38 manipulative experiments published in the last decade. We specifically target effects of (i) single and combined land management practices (LMs), (ii) single and combined factors relating to broad‐scale climate change and elevated CO2, and (iii) combined management practices and changes to climate and CO2. Collectively, this examines the general efficacy of global change models in predicting changes to grassland functioning. We found that combinations of management practices had approximately double the explanatory power for variation in grassland services compared with individual or interactive effects of factors associated with climate change and CO2. These interacting management practices such as nutrient additions and defoliation predominantly influenced functions associated with productivity or biomass both below and above ground. The effects of interacting factors of climate and CO2 influenced a wider range of ecosystem functions, but the magnitude of these effects was relatively smaller. Interactions between management practices or between climate change/CO2 factors always had higher explanatory power than any factor in isolation indicating that multivariate synergistic models of environmental change can better describe impacts on ecosystem function in plant communities (e.g. relative to univariate climate‐based models). Given that the magnitude and direction (positive or negative) of the interactions varied widely, this also implies that the outcomes of these multivariate interactions can vary spatially, temporally or by immediate context (e.g. management prescriptions). Synthesis. Although our work confirms how climate change and CO2 can affect many ecosystem‐based functional attributes, it suggests that combinations of LMs remain the dominant set of factors in determining the performance of grassland plant communities. Land management may thus be critical for influencing projected responses to future climate change and elevated CO2 in models of grassland function at least for factors relating to primary production.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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